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Enregistrement W2996061815 · doi:10.12818/p.0304-2340.2019v75p513

MIXED AND HYBRID SYSTEMS OF JUSTICE AND THE DEVELOPMENT OF THE ADVERSARIAL PARADIGM: EUROPEAN LAW, INQUISITORIAL PROCESSES AND THE DEVELOPMENT OF COMMUNITY JUSTICE IN THE COMMON LAW STATES

2019· article· en· W2996061815 sur OpenAlexaboutno aff
Tyrone Kirchengast

Notice bibliographique

RevueRevista da Faculdade de Direito da UFMG · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean Criminal Justice and Data Protection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdversarial systemLawEconomic JusticeCommon lawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article considers the movement away from traditional adversarial processes in common law jurisdictions by considering the influence of civil European law and procedure on the development of adversarial justice. It does this by first considering aspects of adversarial procedure that preclude alternative approaches to justice against the Framework Directives of the Council of Europe, the jurisprudence of the European Court of Justice and the European Court of Human Rights, and the practice and procedure of the International Criminal Court. Collectively, these European approaches demonstrate how mixed and hybrid adversarial-inquisitorial systems address the needs of trial participants in a participatory model of justice. The second part of this article considers the growth in interventionist problem-solving and community-based justice across four common law jurisdictions that traditionally identify as adversarial, namely the United States, Canada, England and Wales, and Australia. The rise of interventionist community courts in adversarial jurisdictions demonstrate that movement toward mixed and hybrid processes akin to the civil European experience is neither radical nor alternative, but rather supported by a line of domestic authority that for some time has recognised the benefits of alternative, inquisitorial and court supervised systems of justice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,826

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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